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Temario del curso

Introducción a la Edge AI en la agricultura

  • Descripción general de las aplicaciones de IA en la agricultura
  • Beneficios de la Edge AI para la toma de decisiones en tiempo real
  • Principales desafíos y limitaciones en la agricultura inteligente

Monitoreo de cultivos impulsado por IA

  • Uso de visión por computadora para el análisis de la salud vegetal
  • Identificación de enfermedades en los cultivos con modelos de IA
  • Implementación de inspecciones de cultivos basadas en drones

Seguimiento y análisis del comportamiento del ganado

  • Edge AI para el monitoreo en tiempo real del ganado
  • Análisis conductual y detección de anomalías
  • Sensores portátiles para la ganadería de precisión

Riego automatizado y detección ambiental

  • Sistemas de control de riego impulsados por IA
  • Monitoreo de la humedad del suelo y el clima con IoT
  • Optimización del uso del agua mediante Edge AI

Implementación de modelos Edge AI para la agricultura inteligente

  • Selección de los marcos de trabajo y el hardware adecuados de IA
  • Procesamiento en el dispositivo versus soluciones basadas en la nube
  • Garantizar la escalabilidad y eficiencia en sistemas Edge AI

Tendencias futuras y desafíos en Agri-AI

  • Consideraciones éticas en la agricultura impulsada por IA
  • Innovaciones emergentes en agrotec y Edge AI
  • Cumplimiento normativo y preocupaciones sobre la seguridad de los datos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Familiaridad con dispositivos IoT y tecnologías de sensores
  • Conocimiento general de las prácticas y desafíos agrícolas

Público objetivo

  • Profesionales de la agrotec
  • Especialistas en IoT
  • Ingenieros de IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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